Глобальное прогнозирование интенсивности тропических циклонов с использованием нейронных метеорологических моделей
Традиционные модели численного прогнозирования погоды (NWP) используют физические уравнения для симуляции атмосферных процессов. Недавно появились модели Neural Weather Models (NeWM), которые успешно эмулируют среднесрочные прогнозы погоды. Однако они часто обучаются на данных с ограниченным пространственным разрешением, что затрудняет точное прогнозирование экстремальных погодных явлений, таких как тропические циклоны. Для улучшения прогнозов интенсивности тропических циклонов используются дополнительные модели постобработки, которые обучаются на выходных данных NeWM и позволяют получать более точные и надёжные прогнозы на срок до пяти дней.
arXiv: 2508.17903
